A l’occasion de la sortie de son Livre blanc sur l’intelligence artificielle pour les achats, le CNA et ses partenaires ont invité la communauté à débattre sur les enjeux et les impacts de cette technologie de rupture pour la fonction, notamment dans sa version générative.
Mi-octobre, plus de 300 personnes ont assisté à distance ou en présentiel à la soirée organisée par le Conseil national des achats (CNA) pour présenter et décrypter les promesses et les défis auxquels la fonction achats est confrontée depuis l’arrivée des technologies d’Intelligence artificielle (IA). Prétexte à cette soirée, le Livre blanc sur le sujet publié par le nouveau laboratoire d’innovation et de recherche « HA Lab IA » de l’association, offrait un cadre de réflexion idéal. Ce « premier guide pratique de l’IA pour la profession achats » aborde en effet toutes les facettes du sujet, de la petite histoire de cette technologie aux cas d’usages qui concernent aujourd’hui la fonction, en passant par la définition des principaux concepts et la présentation des acteurs de ce marché. Au-delà des bénéfices attendus (gains de productivité, optimisation des décisions, sécurisation des relations d’affaires, réduction des coûts) et des différentes stratégies adoptées, basées sur les résultats d’une enquête réalisée en juin dernier auprès de 64 décideurs achats, le document pointe aussi les défis qui nécessitent dès à présent de faire les bons choix et d’adopter les bonnes postures. Des défis disséqués lors des trois tables rondes au programme de la soirée.
La première de ces tables rondes abordait directement le sujet de l’IA générative (IA Gen), pour estimer si ce nouveau domaine de l’IA pourrait être un « game changer » pour les directions achats. Répondant à la question par l’affirmative, les participants ont convenu que tous les domaines du processus achats étaient concernés, avec une multitude de scénarios d’utilisation possibles, en particulier dans les grandes entreprises qui font face à des volumes de données colossaux. Mais pour éviter les dérives et les déconvenues, « ce changement doit être géré de façon rigoureuse, par une sensibilisation et une formation des équipes », a prévenu Nissrine Massaq, directrice des achats chez Siemens Smart infrastructure France. Avec un triple objectif : savoir s’en servir, en connaître les limites et garder le contrôle sur les réponses. « L’IA et en particulier sa version générative est un game changer qui renforce les solutions digitales, pour améliorer et simplifier les opérations, mais les acheteurs doivent absolument garder la maîtrise de leur travail », a acquiescé Guillaume Duny, Head of Procurement Digitalization au Crédit Agricole. « L’IA éclaire le chemin, mais l’acheteur doit continuer à tracer la route », a résumé Nissrine Massaq d’une métaphore.
Le recours à l’intelligence artificielle doit aussi se faire de manière raisonnée pour des raisons financières et environnementales, ont poursuivi les intervenants de la seconde table ronde consacrée à l’IAGen, davantage focalisée sur les défis et opportunités. « On ne pourra pas tout faire ! », a insisté Hervé Loizeau, directeur achats filière IT pour DB&T chez Véolia. « Il faut identifier les cas d’usage pertinents, c’est-à-dire le juste besoin, et les prioriser ». Parmi les nombreuses utilisations possibles, la troisième table ronde a mis en avant l’apport de l’IA face au défi de la CSRD, la directive européenne renforçant le reporting extra-financier pour améliorer l’information en matière de critères environnementaux, sociaux et de gouvernance (ESG). « Elle peut aider à collecter, analyser et rapporter les 178 « data points » nécessaires pour se conformer aux exigences réglementaires », a expliqué Natacha Tréhan, maître de conférences Grenoble IAE-INPG PhD, chercheur au laboratoire Cerag Université Grenoble Alpes. Sachant que ces données sont issues de systèmes de l’entreprise mais aussi de sources externes, dans des formats structurés ou non. Sachant aussi que ce travail constitue également « une formidable opportunité pour les achats, en particulier pour clarifier la segmentation de leurs référentiels et renforcer la relation fournisseurs », a conclu Laurent Iltis, Head of Data Analytics & AI chez SPIE Operations.